长三角地区经济发展水平评价实证分析——基于因子分析和主成分分析视角

郑琳

(中共铜陵市委党校，安徽铜陵244100)

ZHENG Lin

(Tongling Municipal Party School of C.P.C.,Tongling 244100)



长三角地区经济发展水平评价实证分析
——基于因子分析和主成分分析视角

郑琳

(中共铜陵市委党校，安徽铜陵244100)

根据区域经济发展研究的相关文献，结合长三角地区实际情况，构建22个城市经济发展评价的综合指标。利用因子分析和主成分分析方法，对原始数据进行分析，从而对长三角地区经济发展水平做出客观、科学的评价。在综合分析的基础上，提出提升长三角地区经济发展水平的政策性建议与对策。

长三角；经济发展；因子分析；主成分分析

ZHENG Lin

(Tongling Municipal Party School of C.P.C.,Tongling 244100)

0　引言

长三角经济区是我国经济发展最发达和经济外向型程度最高的区域之一，被视为中国经济发展的重要引擎。到目前为止，长三角经济区已经发展为以上海为中心，行政区域涵盖沪苏浙皖40个地级及以上城市。长三角经济区面积达34.4 万km2，常住人口为21 220万，地区生产总值为115 466亿元，以全国3.58%的国土面积贡献了全国24.5%的生产总值。

党的十八大提出，继续实施区域发展总体战略，加快转变经济发展方式，缩小地区间差距，是全面建成小康社会、加快推进社会主义现代化建设的重大战略任务[1]。在这一背景下，长三角经济区正全力向全球重要产业基地和世界级城市群的目标冲刺，区域经济一体化进程在不断加快。因此，开展长三角地区经济发展水平评价具有一定的现实意义。

1　关于长三角地区经济发展评价研究的文献综述

国内关于长三角地区经济发展评价研究的文献不多，其中具有代表性的有：倪鹏飞、李冕[2](2014)在系统阐述了长三角区域范围的纵深扩展和一体化程度全面提升的基础上，指出了建设沪苏浙皖长三角超级经济区的重大意义及现存问题，并提出了基本对策。俞园园[3](2013)对长三角16个主要城市的经济发展效率以及经济发展效率与规模效率之间的关系进行了调查,采用数据包络分析法(DEA)，通过具体投入产出指标对长三角城市经济发展效率和规模效率进行分析。郭晓合、孙倩[4](2012)尝试用岭回归、经济增长收敛性等计量模型，实证分析与定性分析相结合,分析改革开放后长三角地区两省一市经济管理体制改革对长三角区域经济发展的带动效应。王昱、肖红姗[5](2011)采用标准差系数和锡尔系数分析该地区内县域经济发展差异水平现状,然后根据经济增长收敛理论进一步对其动态收敛趋势进行实证分析。

从相关文献可以看出，针对长三角地区经济发展的研究大多局限于定性描述和分析的基础上。也有部分学者开始尝试使用数量经济学方法开展研究，取得了不少成就。由此看出，进入经济发展新常态，关注和研究长三角地区经济发展及其评价，显得尤为重要。长三角地区经济发展评价研究应坚持定性与定量分析方法相结合，偏向数量分析，找出长三角地区经济发展的特征，从而得到客观科学的评价结果。在此基础上，提出加快发展长三角地区经济的对策与建议才具有针对性、科学性和可操作性。

2　长三角地区经济发展水平的评价

2.1长三角地区经济发展水平评价指标体系

2.1.1指标体系构建的原则

①关键性原则。目前评价一个地区经济社会发展水平的指标较多，根据长三角地区的实际情况，突出代表性，忽略次要性。同时，为了便于数据处理，选取8个关键性指标。

②可比性原则。由于当前长三角地区各地的统计年鉴目录不尽相同，给数据分析带来不便。要求选取指标既要涵义确定，又要数据来源的计算口径相同，否则，评价就失去意义。

③便利性原则。设立的指标，在实际操作中，借助查阅文献资料和调研容易获得。个别关键性指标缺失，可以通过数理方法推导。

2.1.2指标体系

根据长三角地区经济发展实际情况以及市级统计年鉴容易获得的数据，选取以下经济发展评价指标：生产总值(X1)、地方财政收入(X2)、规模以上工业增加值(X3)、固定资产投资(X4)、社会消费品零售总额(X5)、出口总额(X6)、城镇居民人均可支配收入(X7)、农民人均纯收入(X8)。

2.2评价对象

本次的评价对象包括上海，安徽省的合肥、马鞍山2个城市，江苏省的南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、泰州、淮安、盐城10个城市，浙江省的杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、舟山、台州、金华、衢州9个城市，共计22个城市。既有长三角中心城市、副中心城市，也有经济发展比较发达的城市。

2.3因子分析与主成分分析原理

在研究现实问题的过程中，需要对所反映的事物及现象从多角度观测，容易造成变量多，数据量大，信息容量也大的问题，即样本容量大，复杂性高。此外，变量之间会存在一定的相关关系，导致信息叠加，给问题分析带来不便。因子分析与主成分分析的主要思想是通过线性变化，利用线性组合，剔除相关性变量之间的联系，转换成综合指标，得出彼此不相关的几个主要变量且信息不叠加。基本思想是降维，得到少数综合变量描述复杂事物之间的相关关系。

2.4数据来源

根据构建评价对象的指标体系，进行原始数据的采集与优化。评价所使用的数据均来源于2014年《合肥统计年鉴》(由中国统计年鉴出版社出版)，保证了数据的统一性、可比性和真实性。

2.5数据处理

2.5.1相关系数矩阵

通过使用SPSS 17.0对原始数据进行处理，得出变量之间的相关系数矩阵，如表1所示。

表1相关系数矩阵

指标名称生产总值地方财政收入规上工业增加值固定资产投资社会消费品零售总额出口总额城镇居民人均可支配收入农民人均纯收入生产总值1.0000.9540.9480.8510.9810.9330.5840.425地方财政收入0.9541.0000.8540.6960.9580.8830.5040.319规上工业增加值0.9480.8541.0000.8760.8830.9110.4680.385固定资产投资0.8510.6960.8761.0000.8180.7340.4550.312社会消费品零售总额0.9810.9580.8830.8181.0000.8760.6050.407出口总额0.9330.8830.9110.7340.8761.0000.6270.497城镇居民人均可支配收入0.5840.5040.4680.4550.6050.6271.0000.837农民人均纯收入0.4250.3190.3850.3120.4070.4970.8371.000

从表1可以看出，各变量相关系数均大于0.3，即变量之间存在强相关性，原则上适合进行因子分析。

2.5.2KMO和Bartlett的检验

KMO统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，表2显示KMO的值为0.747，表示可以使用因子分析，而Bartlett球形度检验的Sig.=0.00，小于0.05,拒绝原假设表示变量之间存在相关关系，因此可以使用因子分析。具体检验结论如表2所示。

表2KMO和Bartlett检验

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量Bartlett的球形度检验近似卡方自由度Sig.0.747296.995280.000

2.5.3变量共同度

经过软件处理的公因子方差如表3所示。表3反映了每个变量共同度的结果，可以看出因子分析的共同度都比较高，表明原来变量中的绝大部分信息基本能够被因子提取，这样的效果是显著有效的。

表3公因子方差

指标名称解释的方差变量共同度 生产总值1.0000.995 地方财政收入1.0000.890 规上工业增加值1.0000.926 固定资产投资1.0000.770 社会消费品零售总额1.0000.946 出口总额1.0000.897 城镇居民人均可支配收入1.0000.919 农民人均纯收入1.0000.934

2.5.4因子贡献率

从分析的结论看出，只有2个因子的特征值大于1，分别为6.029、1.248，并且这2个因子的累积方差达到90.966%，可以作为主因子。因子解释的总方差如表4所示。

表4解释的总方差

成分初始特征值提取平方和载入合计合计方差的百分比/%累积百分比/%合计方差的百分比/%累积百分比/%16.02975.36975.3696.02975.36975.36921.24815.59790.9661.24815.59790.96630.3584.47195.43740.2072.58998.02650.1141.42999.45560.0290.36099.81570.0130.16299.97880.0020.022100.000

2.5.5因子载荷

表5反映出利用主成分方法提取的2个主要因子的载荷值。从表5可以看到，主成分1在生产总值、地方财政收入、规上工业增加值、固定资产投资、社会消费品零售总额、出口总额上有高载荷，可以定义主成分1为经济发展实力因子。主成分2在城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入上有较高载荷，可以定义主成分2为经济发展效益因子。

2.5.6F1，F2，F值

利用表5成分矩阵中的数据，分别除以特征值的算术平方根，再乘以对应的原始数据的标准化值，得到F1和F2的值。再根据F=F1×0.754+F2×0.156，得出F综合得分值，如表6所示。

表5成分矩阵

指标名称成分12生产总值0.986-0.153地方财政收入0.918-0.217规上工业增加值0.937-0.218固定资产投资0.849-0.222社会消费品零售总额0.963-0.135出口总额0.947-0.026城镇居民人均可支配收入0.6960.659农民人均纯收入0.5530.792

表6长三角城市经济发展水平排名

地 市F1F1排名F2F2排名FF排名合 肥-0.7410-2.1422-0.8915上 海7.71-1.25195.611南 京1.664-0.15131.236无 锡1.5350.7761.275常 州0.0170.6670.117苏 州4.6720.19113.552南 通-0.198-0.9218-0.2910扬 州-1.2314-0.6715-1.0317镇 江-1.2130.0312-0.9016泰 州-1.3816-0.7216-1.1518淮 安-2.1920-1.6421-1.9121盐 城-1.5918-1.5620-1.4419杭 州1.6830.3891.333宁 波1.4661.2251.294嘉 兴-0.5491.363-0.209湖 州-1.34151.284-0.8113绍 兴-0.1981.4920.098舟 山-1.53171.91-0.8614台 州-0.98110.68-0.6511金 华-1.05120.2710-0.7512衢 州-2.5221-0.8217-2.0222马鞍山-2.0319-0.2914-1.5820

3　结论与对策

从表6的分析结果可以看出，长三角地区经济发展存在着明显的差异性和非均衡性。由于主成分1的解释方差比率最大，为75.4%，主成分2的解释方差比率只有15.6%，故主成分1起着重要作用。在F的排名中，上海市位居第1，经济最发达，这与现实情况一致。长三角地区副中心城市杭州市、南京市、合肥市分别位于第3位、第6位和第15位。合肥市经济发展水平相对较低，处于落后地位。浙江宁波市排名第4，名列前茅。江苏省的苏州市、无锡市排名超过南京市，常州市排名仅比南京市落后一位。绍兴、嘉兴和南通排序位居前十，显示了这三个地区经济发展的强大势力。台州、金华、湖州、舟山的经济势力也很强大，位居中间，水平超过合肥市。江苏的镇江、扬州、泰州、盐城分别位居第16位、第17位、第18位、第19位，超过安徽的马鞍山、浙江的衢州和江苏的淮安，后三个地区在评价中处于最后3位，经济发展水平相对落后。

根据以上实证分析，提出加快发展长三角地区经济水平和能力的建议和对策。

3.1长三角地区经济发展要注重协同性

长三角地区由于区位因素和历史发展的原因，各个城市经济发展水平呈现明显的差异性和不均衡性。长三角地区作为我国经济的特别区域，其经济地位在全国的重要性是显而易见的。长三角地区经济发达城市应该加快前进步伐，继续优化经济结构和产业转型升级，以创新驱动带领经济发展。而那些经济相对落后城市应该借鉴先发城市的经济发展经验，充分发挥本地优势，以改革为契机，探索适合本地经济发展的模式和特色路径，追赶经济发达区域，缩小区域差距。先发城市要带动后发城市，在技术、人才、生产要素上给予后发城市大力支持，为其出谋划策，帮扶共进。长三角地区在经济发展方面应该做到抱团取暖，整体推进，加强整体区域经济发展水平和实力，发挥好作为我国经济发展重要引擎的作用。

3.2长三角地区经济发展要注重辐射性与带动性

长三角地区地理位置优越，通江达海，交通便利，人杰地灵，物华天宝。而我国中西部地区经济尚处于相对落后地位，长三角地区在做好本区域经济发展的同时，理应发挥区域经济的辐射力和带动力，充分发挥经济的示范和导向作用。具体措施可以尝试采取技术、资本的定向输出，实施产业转移，工业园区内迁，以及加大新兴产业和人力资本的中西部流动等[6]。从某种意义上说，通过长三角地区经济发展的辐射和带动作用，促进中西部地区经济的发展，这也是国家对长三角地区经济发展的期待。

3.3建立长三角地区经济发展的第三方评价制度

长三角地区经济发展属于区域经济学范畴，其经济的发展具有一定的内在规律，积极探索经济发展规律具有重要的现实意义。建立长三角地区经济发展的监测制度，采取科学方法对整个区域经济进行科学评价。坚持定性与定量、历史与现实、理论与实践相结合，采用经济数学方法，委托经济研究院所、社会中介机构，建立去行政化的第三方评价制度。通过第三方评价机构对区域经济做出客观、科学的评估，这将有利于长三角地区区域经济的更好更快发展，从而发挥整个区域经济在全国的领先地位，推动我国整体经济发展水平和能力。

[1]本书编写组.十八大报告[M].北京：人民出版社，2012.

[2]倪鹏飞，李冕.长三角区域经济发展现状与对策研究[J].中国市场，2014(41)：15-33.

[3]俞园园.长三角地区城市经济发展效率评价研究[J].江南大学学报(人文社会科学版),2013(6):74-79.

[4]郭晓合,孙倩.制度创新与长三角区域经济发展研究[J].经济纵横，2012(1)：65-67.

[5]王昱,肖红姗.长三角地区县域经济发展差异及其动态收敛研究[J].华东经济管理，2011(2)：41-43.

[6]宋奇成，危志锋.重庆农村居民消费与第三产业发展关系的实证研究[J].重庆理工大学(社科版)，2015(8)：26-32.

责任编辑：唐海燕

An Empirical Analysis of Economic Development Level in the Yangtze River Delta—Based on Factor Analysis and Principal Component Analysis

Based on relevant literatures on regional economic development and the actual situation of the Yangtze River Delta,22 urban economic development evaluation indexes were formed.By factor analysis and principal component analysis,raw data were analyzed to evaluate the economic development level of the Yangtze River Delta objectively and scientifically.Through a comprehensive analysis,policy suggestions and countermeasures were put forward to improve economic development level in the Yangtze River Delta.

Yangtze River Delta;economic development;factor analysis;principal component analysis

10.3969/j.issn.1671-0436.2016.04.014

2016- 05-18

郑琳(1967—)，男，硕士，副教授。

F127

A

1671- 0436(2016)04- 0064- 05